Mô hình bậc giảm cho mô phỏng biến thiên dựa trên vật lý theo thời gian thực được nâng cao bằng phương pháp lấy mẫu thích ứng và nội suy tối ưu

Mario Brandon Russo1, Pasquale Franciosa2, Alessandro Greco1, Salvatore Gerbino1
1Department of Engineering, University of Campania Luigi Vanvitelli, Via Roma 29, 81031, Aversa (Ce), Italy
2WMG, University of Warwick, Coventry CV4 7AL, UK

Tóm tắt

Trừu tượngCác ngành công nghiệp sản xuất yêu cầu một mô hình đúng ngay từ lần đầu tiên để duy trì tính cạnh tranh. Mô phỏng biến thiên (VS) là một công cụ then chốt để dự đoán sự biến thiên của hình dạng cuối cùng của các lắp ráp linh hoạt, cho phép giảm thiểu lỗi và chất thải. Các mô hình VS liên quan đến các bộ phận kim loại tấm đàn hồi thường kết hợp mô phỏng dựa trên vật lý với các phương pháp thống kê (thường là mô phỏng Monte Carlo). Mặc dù ngày càng được sử dụng như một nền tảng cho các kỹ thuật tổng hợp nhằm tối ưu hóa hệ thống lắp ráp (ngẫu nhiên), rào cản chính của các phương pháp VS là chi phí tính toán cao do các mô phỏng tiêu tốn thời gian và không gian thiết kế có chiều cao. Được thúc đẩy bởi nhu cầu giảm thiểu thời gian, bài báo này giới thiệu một mô hình VS dựa trên vật lý theo thời gian thực đổi mới cho các hệ thống lắp ráp với các bộ phận kim loại tấm đàn hồi. Phương pháp đề xuất liên quan đến một mô hình bậc giảm không xâm lấn (niROM), được hỗ trợ bởi một quy trình lấy mẫu thích ứng mới để tạo dữ liệu, và một công thức hàm cơ sở đối xứng tối ưu hóa dựa trên kiểm tra chéo (RBF) cho nội suy. Được chứng minh qua hai nghiên cứu trường hợp—(i) một quy trình hàn laser từ xa để dự đoán biến dạng cơ học, với hai thông số đầu vào, và (ii) lắp ráp một bộ phận ổn định đứng của máy bay với năm thông số đầu vào—phương pháp này đạt được kết quả chính xác theo thời gian thực, với sự cải thiện lên đến 43% về độ chính xác so với các kỹ thuật lấy mẫu truyền thống. Những phát hiện nhấn mạnh ảnh hưởng quan trọng của chiến lược lấy mẫu và số lượng thông số đầu vào đến độ chính xác của ROM. Kết quả tốt hơn đạt được khi sử dụng lấy mẫu thích ứng kết hợp với RBF tối ưu, điều này đồng thời tách rời người dùng khỏi việc chọn các cài đặt nội suy. Nghiên cứu này mở ra những hướng đi mới trong lĩnh vực mô phỏng biến thiên và giám sát kích thước/chất lượng bằng cách thu hẹp khoảng cách giữa bất kỳ bộ giải CAE tiên tiến nào và các mô hình VS với các mô phỏng dựa trên vật lý theo thời gian thực.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Bond D, Suzuki FA, Scalice RK (2020) Sheet metal joining process selector. J Braz Soc Mech Sci 42:. https://doi.org/10.1007/s40430-020-02310-9

Hultman H, Cedergren S, Söderberg R, Wärmefjord K (2020) Identification of variation sources for high precision fabrication in a digital twin context. In: ASME Int Mech Eng Congress Expo, Proceedings (IMECE). https://doi.org/10.1115/IMECE2020-23358

Kumar T, Kiran D V., Arora N (2021) Sheet metal joining and distortion measurement of aluminium alloy and steel in cold wire GTAW process. In: Materials Today: Proceedings. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.12.038

Ceglarek D, Colledani M, Váncza J et al (2015) Rapid deployment of remote laser welding processes in automotive assembly systems. CIRP Ann 64:389–394. https://doi.org/10.1016/j.cirp.2015.04.119

Charles Liu S, Jack Hu S (1997) Variation simulation for deformable sheet metal assemblies using finite element methods. J Manuf Sci Eng, Transactions of the ASME 119. https://doi.org/10.1115/1.2831115

Tong X, Yu J, Zhang H et al (2023) Compliant assembly variation analysis of composite structures using the Monte Carlo method with consideration of stress-stiffening effects. Arch Appl Mech. https://doi.org/10.1007/s00419-023-02479-0

Liu X, An L, Wang Z, et al (2019) Assembly variation analysis of aircraft panels under part-to-part locating scheme. Int J Aerosp Eng https://doi.org/10.1155/2019/9563596

Xu C, Luo C, Zhou Y, Zhang G (2020) Variation simulation of multi-station flexible assembly based on finite element method. In: IEEE Int. Conf. Ind. Mechatron. Autom., ICMA. https://doi.org/10.1109/ICMA49215.2020.9233551

Thiruppathi R, Selvam G, Kannan MG, et al (2021) Optimization of body-in-white weld parameters for DP590 and EDD material combination. In: SAE Technical Paper. https://doi.org/10.4271/2021-28-0215

Vavilala VS (2020) Combining high-performance hardware, cloud computing, and deep learning frameworks to accelerate physical simulations: probing the Hopfield network. Eur J Phys 41. https://doi.org/10.1088/1361-6404/ab7027

Xing YF (2017) Fixture layout design of sheet metal parts based on global optimization algorithms. J Manuf Sci Eng Transactions of the ASME 139. https://doi.org/10.1115/1.4037106

Rezaei Aderiani A, Wärmefjord K, Söderberg R, et al (2020) Optimal design of fixture layouts for compliant sheet metal assemblies. Int J Adv Manuf Technol 110. https://doi.org/10.1007/s00170-020-05954-y

Rezaei Aderiani A, Wärmefjord K, Söderberg R (2021) Evaluating different strategies to achieve the highest geometric quality in self-adjusting smart assembly lines. Robot Comput Integr Manuf 71:102164. https://doi.org/10.1016/j.rcim.2021.102164

Sinha S, Glorieux E, Franciosa P, Ceglarek D (2019) 3D convolutional neural networks to estimate assembly process parameters using 3D point-clouds. In: Stella E (ed) Multimodal sensing: technologies and applications. SPIE, pp 89 – 101. https://doi.org/10.1117/12.2526062

Franciosa P, Palit A, Gerbino S, Ceglarek D (2019) A novel hybrid shell element formulation (QUAD+ and TRIA+): a benchmarking and comparative study. Finite Elem. Anal. Des. 166. https://doi.org/10.1016/j.finel.2019.103319

Yan S, Zhou Z, Dinavahi V (2018) Large-scale nonlinear device-level power electronic circuit simulation on massively parallel graphics processing architectures. IEEE Trans Power Electron 33:4660–4678. https://doi.org/10.1109/TPEL.2017.2725239

Khatouri H, Benamara T, Breitkopf P, Demange J (2022) Metamodeling techniques for CPU-intensive simulation-based design optimization: a survey. Adv Model Simul Eng Sci 9:1. https://doi.org/10.1186/s40323-022-00214-y

Li B, Shui BW, Lau KJ (2002) Fixture configuration design for sheet metal assembly with laser welding: a case study. Int J Adv Manuf Technol 19:501–509. https://doi.org/10.1007/s001700200053

Gerbino S, Franciosa P, Patalano S (2015) Parametric variational analysis of compliant sheet metal assemblies with shell elements. In: Procedia CIRP. https://doi.org/10.1016/j.procir.2015.06.077

Franciosa P, Gerbino S, Ceglarek D (2016) Fixture capability optimisation for early-stage design of assembly system with compliant parts using nested polynomial chaos expansion. In: Procedia CIRP. https://doi.org/10.1016/j.procir.2015.12.101

Georgaka S, Stabile G, Star K, et al (2020) A hybrid reduced order method for modelling turbulent heat transfer problems. Comput Fluids 208. https://doi.org/10.1016/j.compfluid.2020.104615

Pfaller MR, Cruz Varona M, Lang J, et al (2020) Using parametric model order reduction for inverse analysis of large nonlinear cardiac simulations. Int J Numer Method Biomed Eng 36. https://doi.org/10.1002/cnm.3320

Zhang L, Zhang Y, van Keulen F (2023) Topology optimization of geometrically nonlinear structures using reduced-order modeling. Comput Methods Appl Mech Eng 416:116371. https://doi.org/10.1016/j.cma.2023.116371

Lall S, Marsden JE, Glavaški S (2002) A subspace approach to balanced truncation for model reduction of nonlinear control systems. Intl J Robust Nonlinear Control 12. https://doi.org/10.1002/rnc.657

Russo MB, Greco A, Gerbino S, Franciosa P (2023) Towards real-time physics-based variation simulation of assembly systems with compliant sheet-metal parts based on reduced-order models. In: Lecture Notes in Mechanical Engineering. https://doi.org/10.1007/978-3-031-15928-2_48

Chatterjee A (2000) An introduction to the proper orthogonal decomposition. Curr Sci 78. https://www.jstor.org/stable/24103957

Buhmann MD, Levesley J (2004) Radial basis functions: theory and implementations. Math Comput 73. https://doi.org/10.1017/CBO9780511543241

Nguyen MN, Kim HG (2022) An efficient PODI method for real-time simulation of indenter contact problems using RBF interpolation and contact domain decomposition. Comput Methods Appl Mech Eng 388. https://doi.org/10.1016/j.cma.2021.114215

Samuel JS, Muggeridge AH (2022) Fast modelling of gas reservoir performance with proper orthogonal decomposition based autoencoder and radial basis function non-intrusive reduced order models. J Pet Sci Eng 211:. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2021.110011

Sun X, Pan X, Choi J il (2021) Non-intrusive framework of reduced-order modeling based on proper orthogonal decomposition and polynomial chaos expansion. J Comput Appl Math 390. https://doi.org/10.1016/j.cam.2020.113372

Li T, Pan T, Zhou X, et al (2024) Non-intrusive reduced-order modeling based on parametrized proper orthogonal decomposition. Energies (Basel) 17. https://doi.org/10.3390/en17010146

Kang H, Tian Z, Chen G et al (2022) Investigation on the nonintrusive multi-fidelity reduced-order modeling for PWR rod bundles. Nucl Eng Technol 54:1825–1834. https://doi.org/10.1016/j.net.2021.10.036

Yu J, Yan C, Guo M (2019) Non-intrusive reduced-order modeling for fluid problems: a brief review. Proc Inst Mech Eng G J Aerosp Eng 233:5896–5912. https://doi.org/10.1177/0954410019890721

Shah A, Rimoli JJ (2022) Smart parts: data-driven model order reduction for nonlinear mechanical assemblies. Finite Elem Anal Des 200:103682. https://doi.org/10.1016/j.finel.2021.103682

Gao H, Wang J-X, Zahr MJ (2020) Non-intrusive model reduction of large-scale, nonlinear dynamical systems using deep learning. Physica D 412:132614. https://doi.org/10.1016/j.physd.2020.132614

Fang Z-Y, Xiao Z-W, Tsai C-W (2020) An effective multi-swarm algorithm for optimizing hyperparameters of DNN. In: Proceedings of the 2020 ACM International Conference on Intelligent Computing and its Emerging Applications. ACM, New York, NY, USA, pp 1–6. https://doi.org/10.1145/3440943.3444722

Li W, Bazant MZ, Zhu J (2021) A physics-guided neural network framework for elastic plates: comparison of governing equations-based and energy-based approaches. Comput Methods Appl Mech Eng 383:113933. https://doi.org/10.1016/j.cma.2021.113933

Fuhg JN, Fau A, Nackenhorst U (2021) State-of-the-art and comparative review of adaptive sampling methods for Kriging. Arch Comput Methods Eng 28. https://doi.org/10.1007/s11831-020-09474-6

Guénot M, Lepot I, Sainvitu C, et al (2013) Adaptive sampling strategies for non-intrusive POD-based surrogates. Eng Comput (Swansea, Wales) 30. https://doi.org/10.1108/02644401311329352

Wang J, Du X, Martins JRRA (2021) Novel adaptive sampling algorithm for POD-based non-intrusive reduced order model. In: AIAA Aviation and aeronautics forum and exposition, AIAA AVIATION Forum 2021. https://doi.org/10.2514/6.2021-3051

Saka Y, Gunzburger M, Burkardt J (2007) Latinized, improved LHS, and CVT point sets in hypercubes. Int J Numer Anal Model 4

Rippa S (1999) An algorithm for selecting a good value for the parameter c in radial basis function interpolation. Adv Comput Math 11. https://doi.org/10.1023/a:1018975909870

Franciosa et al. (2016) VRM simulation toolkit. Available on line: http://www2.warwick.ac.uk/fac/sci/wmg/research/manufacturing/downloads/

Babu PD, Gouthaman P, Marimuthu P (2019) Effect of heat sink and cooling mediums on ferrite austenite ratio and distortion in laser welding of duplex stainless steel 2205. Chin J Mech Eng-En 32. https://doi.org/10.1186/s10033-019-0363-5

Franciosa P, Gerbino S, Patalano S (2011) Simulation of variational compliant assemblies with shape errors based on morphing mesh approach. Int. J. Adv. Manuf. Technol. 53. https://doi.org/10.1007/s00170-010-2839-4